traffic op• Data kinds: any → signal
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.poisson_events(rate_fn: 'Callable', x_max: 'float', *, rate_max: 'float', seed, n_grid: 'int' = 2001) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivetraffic; drivetraffic.poisson_events(rate_fn: 'Callable', x_max: 'float', *, rate_max: 'float', seed, n_grid: 'int' = 2001) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsdrive.get("poisson_events"))
[0, x_max] पर non-homogeneous Poisson process का thinning (Lewis & Shedler 1979) से 1 realization निकालता है (बढ़ते क्रम में positions का array)।
दर rate_max की समांगी पॉयसों प्रक्रिया से उम्मीदवार निकाले जाते हैं, और प्रत्येक उम्मीदवार x को प्रायिकता λ(x)/rate_max से रखा जाता है। बचे हुए बिंदु दर λ की असमांगी पॉयसों प्रक्रिया बनाते हैं → संख्या N ~ Poisson(Λ), Λ = ∫₀^{x_max} λ(x) dx (गेट: अनेक परीक्षणों में माध्य = प्रसरण = Λ, स्थितियों का वितरण = λ/Λ)। rate_fn एक फ़ंक्शन है जो numpy सरणी लेकर उसी आकार की दरें लौटाता है। निकालने से पहले n_grid बिंदुओं के समदूरस्थ ग्रिड पर λ ≤ rate_max जाँचा जाता है, और निकाले गए उम्मीदवारों पर भी जाँचा जाता है। किसी में भी पार हो तो ValueError (fail-closed। ऊपरी सीमा का पालन न हो तो thinning चुपचाप कम गिनता है)। seed एक int या np.random.Generator है।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py
signal को input के रूप में लेते हैं)flight_vacuum · magnus_lift_coefficient · drag_coefficient_sphere · restitution_from_apexes · restitution_from_intervals · fit_parabola · flight_fit · fit_aero
traffic)idm_accel · idm_equilibrium_gap · idm_platoon_simulate · driver_style · lateral_wobble · ou_estimate · social_force_step · pedestrian_crossing
*Provenance: drivetraffic.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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